Huawei（华为）

MLLM-Guided Semantic Correction for Text-to-Video Generation

基于多模态大语言模型（MLLM）的文本到视频生成语义修正

Junhao Chen, Zheqi Lv, Keting Yin, Shengyu Zhang, Zhou Zhao, Feiyang Chen, Xinyu Duan, Baoxing Huai, Fei Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huawei Cloud Computing Technology Co., Ltd.（华为云计算技术有限公司） 纠错

AI总结 该研究提出一种无需训练的MLLM引导文本到视频生成语义修正框架，通过两个关键模块在生成中修正语义偏差，提升了生成内容的语义对齐度等性能，经多基准实验验证有效。

T-LLM Compiler: Trusted LLM-based Code Optimization and Verification Framework

T-LLM编译器：基于大语言模型的可信代码优化与验证框架

Zahra Fazel, Sunanda Gamage, Shayan Shirahmad Gale Bagi, Amir H. Ashouri, Tomasz S. Czajkowski, Bryan Chan, Reza Azimi, Yaoqing Gao

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出T-LLM编译器，结合LLM代码变换、传统编译器与验证工具，在PolyBench/C基准测试上实现最高83.3%优化准确率，变换后代码平均提速26.7%，并开源了项目代码。

TurboVLA: Real-Time Vision-Language-Action Model at 32 Hz on an RTX 4090 with <1 GB VRAM

TurboVLA：在RTX 4090上以32 Hz运行、显存占用<1 GB的实时视觉-语言-动作模型

Hengyi Xie, Chenfei Yao, Xianjin Wu, Yingying Zhu, Dingkang Liang, Xiang Bai, Han Ding

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Technologies Co. Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本研究提出TurboVLA，将传统VLA模型的LLM中心路径重构为视觉语言直接映射，仅0.2B参数即可在RTX 4090上实现97.7%LIBERO任务成功率，性能优于更大模型且显存占用极低。

Comments Code is available at https://github.com/H-EmbodVis/TurboVLA

Analytical Provisioning for Attention-FFN Disaggregated LLM Serving under Stochastic Workloads

注意力-前馈网络解耦大语言模型服务的分析资源配置

Chendong Song, Meixuan Wang, Hang Zhou, Hong Liang, Yuan Lyu, Zixi Chen, Yuwei Fan, Zijie Zhou

机构 * Dept. of Industrial Engineering and Decision Analytics HKUST（工业工程与决策分析系香港科技大学） ； Dept. of Computer Science and Technology Tsinghua University（计算机科学与技术系清华大学） ； IIIS Tsinghua University（清华大学信息学院） ； Huawei Hong Kong Research Center（华为香港研发中心） ； School of Mathematical Sciences Peking University（北京大学数学科学学院） 纠错

AI总结 本文提出在随机负载下，针对注意力-前馈网络解耦架构的分析资源配置框架，通过考虑工作负载统计量θ，确定最优注意力与前馈网络比例，减少阻塞和设备空闲时间。

Comments Submitted to Neurips 2026

Rethinking Token-wise Feature Caching: Accelerating Diffusion Transformers with Dual Feature Caching

重新思考逐令牌特征缓存：通过双特征缓存加速扩散Transformer

Chang Zou, Shikang Zheng, Evelyn Zhang, Runlin Guo, Haohang Xu, Zhengyi Shi, Conghui He, Xuming Hu, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（南方科技大学） ； Beihang University（北航） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文针对逐令牌特征缓存的核心问题提出质疑，提出双特征缓存方法DuCa，在DiT等生成模型上实现了优于现有逐令牌特征缓存的性能。

Journal ref IEEE Transactions on Image Processing, vol. 35, pp. 6211-6220, 2026